摘要：信号中包含的噪声不仅降低了信号的质量，而且还严重影响着各种相关处理算法的有效性，因此，高效稳健的噪声方差估计对于各类信号处理非常重要。提出一种噪声方差估计的新方法，该方法首先应用两状态高斯混合模型对高频系数建模，混合模型的各项参数通过EM（Expectation-maximum）算法迭代估算得到。在建立的高斯混合模型中，当参数满足一定条件时，可以将高频系数分为噪声类和边缘类。基于高频子带内系数的相关性，对噪声类所包含的系数再次应用高斯混合模型的方法分类，并在每个类中分别进行噪声的估计，最后对所得噪声信号计算方差作为原始信号的噪声方差估计。基于这种估计方法，将小波阈值法应用到反求工程的降噪中，实际信号的降噪结果在光滑性和特征保持方面均有较好的效果。试验表明，该噪声方差估计方法对噪声大小具有一定适应性，且小波阈值降噪法简单易行，应用广泛。

关键词：噪声方差估计 高斯混合模型 系数相关性 小波阈值降噪 

单位：北京航空航天大学交通科学与工程学院 北京100191